excel トレンド
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2025.11.30 16:00
:0% :0% （20代／男性）
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なんで自分は綺麗な図表を作れないのか。
なんか見えづらい。
けど理由が分からない。
学会や論文でみんなが使ってる
図表のイロハが知りたい。
そんな方におすすめの論文が
こちらです。
before／afterの図で
直感的に分かりやすいように
比較して見せてくれるので
明日から使える内容になってます。
・枠線よりデータ線を太くする
・凡例の文字を大きくしすぎない
・表は横方向だけ細い罫線にする
・数字の揃え方
（項目は左・整数は右・小数点で揃える）
図表が苦手な医療職向けに
PowerPointとExcelでできる
実践的デザインの基礎を、
before/after付きで教えてくれる神論文です。是非読んでみてください💁✨
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この後輩ちゃん伸びるなと思うのは、
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・20分くらい早く出社して準備してる
・会議や引き継ぎでちゃんとメモを取ってる
もあるけど一番は
・先輩から学んだことを活用したとき、オススメの本を読み切ったときに報告してる
これやると、教えた本人は嬉しいし、
報告できることと行動力を証明につながる。 November 11, 2025
5RP
蔡崇信港大演讲深度复盘：中国AI的四张底牌，以及被误读的美国AI规则
Joe Tsai's HKU Speech: China's Four AI Assets and and the Misread U.S. "AI Winner Rule"
笔者注：11月5日，香港大学经管学院主办“陈坤耀杰出学人讲座”，以“前瞻十年：推动中国经济增长的科创引擎”为题进行对谈，邀请了阿里巴巴集团联合创始人及主席蔡崇信先生分享创新，科技及人工智能如何重塑商业格局并驱动中国经济长期增长。活动在港大陆佑堂举行，据主办方透露，这场演讲报名史上最火爆，邮件发出两小时内报名人数已经突破1200人。。。
从某种意义上来说，这也算是一种历史的呼应。17年前，马云曾站在同一个舞台上演讲。。。而在这次与港大副校长邓希炜教授的深度对谈中，蔡崇信抛开客套，直击中美AI竞赛的核心，剖析了阿里的商业进化论，并为年轻人给出了极具穿透力的建议。。。
以下摘录来源于至顶科技高飞。
一、重定义AI竞赛：中国手握“四张底牌”
蔡崇信开场便抛出一个反直觉的观点：美国人定义的AI竞赛规则，可能是错的。
目前的“美式计分板”只看谁的大语言模型（LLM）更强，今天是OpenAI，明天是Anthropic，后天是Gemini；但在蔡崇信看来，这种评价体系本身就有问题。
1，真正的赢家逻辑：渗透率 > 模型参数
The winner is not about who has the best model... The winner is about who could use it the best in their own industries, in their own lives... （赢家不是看谁模型最好，而是看谁在自己的行业和生活中用得最好。）
AI的真正价值在于渗透率（Penetration Rate）。相比于追求参数的无限堆叠，中国政府的AI规划显得更为务实：目标到2030年，AI代理和设备的渗透率达到90%。不讲玄学，只讲普及。
2，中国为何能普及更快？四张系统级底牌
为了支撑这一普及率，蔡崇信列出了中国拥有的四项关键优势：
底牌一：电力成本优势（低40%）。训练和推理本质上是能源消耗战。得益于15年前启动的特高压输电网络建设（“西电东送”等），中国国家电网每年的资本支出高达900亿美元，是美国的3倍。这使得中国的电力装机容量不仅是美国的2.6倍，新增容量更是美国的9倍。
底牌二：基建红利（低60%）。在中国建设数据中心的成本比美国低60%。这仅仅是基础设施的成本，尚未计算芯片等硬件。
底牌三：工程师红利与语言优势。全球约一半的AI科学家和研究人员拥有中国教育背景。蔡崇信分享了一个有趣的现象：Meta的AI团队内部甚至常因大家都在说中文，让非中文员工感到“懵圈”。
This is the first time Chinese language is an advantage... （这是中文第一次在科技领域成为一种天然的沟通优势。）
底牌四：算力受美国政府的极大限制反而逼出系统级创新。美国有充沛的GPU资源，而中国没有。但这反而创造了一种“饥饿优势”（Advantage of Starvation）。
When you don't have a lot of resources, you are forced to innovate at the systems level... （当你资源不足时，你被迫在系统层面进行创新。）
为了在有限硬件下训练万亿参数模型，中国团队必须将系统效率优化到极致。DeepSeek（深度求索）就是典型的例子，而在最近的一次加密货币和股票交易的AI竞赛中，阿里的通义千问（Qwen）第一，DeepSeek排名第二。
蔡崇信对同城的DeepSeek评价极高：“他们在做令人难以置信的事情。”
二、开源为什么会赢：成本、主权、隐私的三重逻辑
关于“开源 vs 闭源”的路线之争，蔡崇信给出了明确判断：开源模型终将击败闭源。
这并非单纯的技术优劣，而是因为开源更符合全球大多数用户的利益。他以“沙特阿拉伯，想发展AI，但又想保持AI主权（sovereign AI）”为一个例子，阐述了其中的商业逻辑：
🔹 闭源路径（如OpenAI）： 付费昂贵，且必须将数据输入黑箱（Black Box），存在数据主权风险。
🔹 开源路径（如阿里Qwen）： 免费下载，部署在私有云上。数据完全可控，成本极低。
只要政府和企业进行理性的成本效益分析（Cost-benefit Analysis），开源都是更优解。
那阿里怎么赚钱？
蔡崇信说得很坦白："我们不靠AI赚钱。"
阿里的商业模式：“我们不靠卖模型赚钱，我们靠云计算。”蔡崇信坦言，开源模型是流量入口，而随之产生的存储、安全、容器化等云基础设施需求，才是利润来源。这正如早期的互联网：产品免费获客，增值服务变现。
三、阿里进化论：技术自主是“逼”出来的
当被问及阿里如何从电商公司进化为云计算巨头时，蔡崇信的回答非常朴素：“没有秘诀，只是跟着客户需求走。”
🔹 B2B时代：为解决入世后中小企业的出口需求。
🔹 淘宝/支付宝：为解决C端交易中的信任问题。
🔹 阿里云：为解决海量数据处理的成本问题。16年前，如果继续使用Dell、EMC、Oracle的传统IT设施，阿里的利润将被抽干。
We developed cloud computing really out of necessity... out of the need to become self-reliant in technology...（我们发展云计算完全是出于必要，出于对技术自主可控的渴望。）
所以阿里云的起点是“自己吃自己的狗粮”（eat our own dog food）：先内部用，用好了再开放给外部客户。
给创业者的建议： 优先选择有机增长（Organic Development）而非并购。自己团队生长出的能力，DNA更纯正，文化更契合。
四、给年轻人的锦囊：思维比技能更重要
在问答环节，蔡崇信针对个人成长给出了高密度的建议：
1，技能层面：学会提问
AI时代，获取答案变得容易。因此提出正确的问题（Ask the right questions）比找到答案更重要。同时，要建立独立的分析框架，而非死记硬背。
2，编程层面：重在逻辑
即使自然语言可以指挥机器，依然要学编程。哪怕是学好Excel公式，也是极佳的逻辑训练。
The purpose is not to actually operate a machine. The purpose is going through that thinking process... （学编程的目的不是为了操作机器，而是为了训练严谨的逻辑思维过程。）
3，专业选择：三个潜力方向
🔹 数据科学（Data Science）：随着数据爆炸，懂得管理和分析数据的人才永远稀缺。
🔹 心理学/生物学：人脑是效能最高的机器，理解人脑是理解AI的捷径。
🔹 材料科学：这是一个由比特（Bits）主导的世界，但限制比特速度的是原子（Atoms）。半导体未来会有大量创新和突破，其核心在于材料。
五、风险与泡沫：金融人的视角
1，职业选择：不对称风险
蔡崇信回顾1999年放弃百万年薪加入阿里的决定，将其形容为“不对称风险收益”（Asymmetric Risk-reward）： 下行风险有限（最差回去做律师），上行空间无限（像看涨期权）。
他强调：“机会是来找你的，你要做的是时刻准备好（Preparedness）。”
2，AI泡沫：区分金融与技术
现在的AI像2000年的互联网吗？蔡崇信建议区分两种泡沫：
🔹 金融泡沫：估值可能过高，这很难评判。
🔹 技术泡沫：技术本身是真实的。就像2000年股市崩盘并未抹杀互联网的存在一样，今天投入的所有AI基础设施和模型研发，都不会打水漂，它们是通向未来的基石。
六，三个最核心的洞察
Q1：中国AI的真正优势是什么？
不是模型本身，而是让AI被广泛使用的整个生态系统。电力成本低40%、数据中心建设成本低60%、全球一半AI人才有中国学历、资源匮乏逼出系统级创新。这些加在一起，让中国更有可能实现AI的大规模普及。而普及率才是真正的计分板。
Q2：为什么开源模式会赢？
因为对全球大多数用户来说，开源同时解决了成本、数据主权和隐私三个问题。闭源模型要付费，数据要喂进黑箱；开源模型免费，数据可以留在本地。这不是技术优劣之争，是利益格局使然。
Q3：年轻人应该怎么为AI时代做准备？
学编程不是为了写代码，而是训练逻辑思维；学统计（数据科学）是因为数据会爆炸；学心理学是因为要理解人脑这个最高效的"机器"；学材料科学是因为让比特跑得更快的是原子。更重要的是，学会提出正确的问题，这比找到答案更有价值。 November 11, 2025
4RP
アサヒの会見がマジで面白かったので、注目すべき名言集をまとめてみた。みんな、ぜひオリジナルを視聴するんだ！
00:27:15 「最後に一言申し上げたい！」
00:40:46 「昭和の時代に戻ってExcelでやろう」
00:47:25 「安全性を高めることに限界はない」
00:50:44 「バックアップは生きていた。でも、生きているからと言って瞬時に復旧できるという単純な話ではない」
00:58:35 「十分な価値をお客様にご提供できていないないのはメーカーとして我慢ならない」
01:13:27 「社員ってほっといても頑張っちゃう」
01:13:58 「命をかけてまでしなくていい」
01:55:00 「我々のセキュリティー対策が最強ではなかった」
01:57:00 「経営者はこれからもっと大変になる。ITやテクノロジに興味を持っているどころでは済まないよ。全てに気を配って対策に踏み込めるところまで入っていくべきである」 November 11, 2025
3RP
「Excelのマクロ覚えて時短しよう」って考えてる人、もう時代遅れです。今すぐ『 copilot 』を使ってください。難しいプログラミングの知識は一切不要。倭国語で指示するだけで、今まで何時間もかけていたVBAのコードをAIが一瞬で作成してくれます。経営コンサルも教えてくれない「最強の使い方」は… November 11, 2025
2RP
どのポストとは言わないが、「業務効率化」と謳ってExcelのテクニックを紹介している方がいるのだが、残念な情報を発信していた。
たしかに、テクニックとしては考えられたものです。
ただし、実際に使うと
・ 大量の条件付き書式で作動が重くなる
・ そこまで手間をかけて見た目を整えても利益が無い
・ 最大列参照で誤作動を起こしやすい
・ リストの機能と併用できないので後のプロセスでの効率化のボトルネックになる
のような弊害があります。
Excelのテクニックに関しては出尽くしてます。
「業務効率化」といって、アクロバットみたいなことをやってるケースが多々あります。
ネットではExcelのテクニックについては情報が飽和しています。
情報が溢れすぎて何が正解かが分からなくなっているような状態です。
テクニックを追いすぎると、逆に何が正解か見失うような印象を受けます。 November 11, 2025
1RP
@polar_11381 簿記とExcelの基礎を理解していること。
相手の目を見て挨拶できること。
デスクを清潔に保つこと。
準備のため、約20分早く出勤すること。 November 11, 2025
え、ちょ、あのさ、このPC、エクセルとかワード入ってんの神じゃん😇😇😇 課題終わんない民にはまじで必須じゃん？ほしい🥺
可愛いホワイト❣️すぐ使える薄型ノートパソコン✨️初心者OK✨️サクサクSSD
https://t.co/q8QkhOSWzO November 11, 2025
どうしてもExcelになってしまう管理対象、何があるだろう。個別具体な物ほど、Excelじゃなくても良いかも。逆に、全体を俯瞰的に見ている物ほど、Excelで管理せざるをえないというか、乗り換えられないというか。 November 11, 2025
データのバックアップの一環で
1振り目の権限日をExcelにまとめてるんやけど
ふと思い立って日付別に並べ替えて
同じ権限日毎にカラーリングして遊んでたら
なかなか面白い発見があった November 11, 2025
✅【快適ボート君｜機能紹介⑭】
📊 Excelで計算した買い目を、そのまま貼り付け！
Ctrl+C → Ctrl+V だけで、計算結果を買い目編集へ一括投入できます。
外部計算シート派のユーザーさんにも嬉しい仕様です✨
👇 詳しくはこちら
https://t.co/T8JmkiAkc6 https://t.co/FZgfrGF5ad November 11, 2025
🤖 别再只把 AI 当聊天工具了：给普通人和传统行业的“降维打击”指南
过去两年，我几乎把市面上所有热门的 AI 技术——从 Agent 到 Workflow，从 RAG 到 Multi-Agent——都摸了一遍。
但回到现实，很多传统行业的朋友（建筑、咨询、材料、销售）依然在焦虑地问我同一个问题：“我没有技术背景，到底怎么用 AI 提升竞争力？我会不会被淘汰？”
说实话，淘汰你的不是 AI，而是“会用 AI 工具的人”。
今天，我抛开晦涩的技术名词，用最通俗的语言，把这套**“从小白到高阶”**的打法分享给你们。这不需要你是计算机专业，只需要你有逻辑。
第一阶段：祛魅，别把 AI 当“算命先生”
普通人入局的第一步，是用好工具（ChatGPT/Claude/DeepSeek）。但我发现 90% 的人都在用错。
请记住：AI 不是全知全能的神，也不是算命先生。
如果你问它：“老张比小李大几歲？”或者“下期彩票号码是多少？”，它只会胡说八道。因为它没有这个信息。
怎么用？
* 界定边界： 人能回答的问题，它才能回答。人不知道的，它也编不出来。
* 强制“思考”： 遇到数学计算、逻辑分析，不要让它直接生成文本（那是猜），要强制它写代码（Python）或者使用推理模型（如 o1/o3-mini）。
* 给足上下文： 好的 Prompt = 清晰的任务 + 充足的背景资料 + 输出格式限制。
第二阶段：偷懒的艺术——工作流 (Workflow)
如果你每天还在手动复制粘贴，那你真的亏大了。对于非程序员来说，Workflow（工作流） 是性价比最高的神器。
不需要写代码，利用 Dify、n8n、Coze 这些平台，你可以像搭积木一样把 AI 串起来。
举个真实的场景：
你是 HR，手头有 1000 份简历要筛，老板要求：985 毕业 + 计算机专业 + 拿过奖。
* 传统做法： 人眼看瞎。
* AI 工作流： 搭建一个流，步骤 1 读取 PDF -> 步骤 2 AI 提取关键字段 -> 步骤 3 判断是否符合条件 -> 步骤 4 输出 Excel。
这就是降维打击。你甚至可以把这套流程卖给你的同行。
同时，对于企业内部那些堆积如山的文档（说明书、合同、法务条文），RAG（检索增强生成） 依然是目前最成熟的解法。把它喂给 AI，构建一个企业专属的“知识大脑”，几十块钱成本就能解决以前几十万外包费用的问题。
第三阶段：未来已来——智能体 (Agent)
这是我最想强调的趋势。如果说 Chatbot 是“嘴”，那么 Agent（智能体） 就是“手和脚”。
Agent = 大脑 (LLM) + 工具 (Tools)。
它像一个人类员工，接到任务后，会自己去搜索网页、写代码、运行终端、读取文件、自我修正，直到完成任务。
给程序员的忠告：
现在的 Cursor、Windsurf 这些 AI 编程工具，本质上就是 Agent。它们不是简单的代码补全，而是能读懂整个项目库的“初级工程师”。不要抵触，去用它。 学会指挥 AI 写代码，比自己手撸代码更重要。
第四阶段：传统行业的“弯道超车”
如果你身处建筑、制造、电子或咨询行业，觉得 AI 离你很远，请听好这两条建议：
1. 万物皆可“结构化” (Structured Data)
不管你是搞建筑设计还是停车位优化，试着把你的业务问题抽象成 JSON 或 表格数据。一旦你的经验变成了结构化数据，AI 就能帮你进行优化、排列组合，甚至生成 CAD 参数。
2. 深度研究 (Deep Research) 是核武器
做行研、写财报分析、做竞品调研，千万别再傻傻地去 Google 翻几百个网页了。
直接使用 Deep Research 类产品。让 AI 瞬间阅读 500 个网页、PDF 和论文，然后给你生成一份带引用源的万字深度报告。
这以前是分析师一周的工作量，现在只需要 15 分钟。
💡 最后的话
AI 时代，门槛被拉平了。
上到院士，下到高中生，大家都在同一起跑线上。谁有想象力，谁有将业务逻辑转化为 AI 任务的能力，谁就是赢家。
不要担心被替代，去成为那个驾驭 Agent 的人。 November 11, 2025
ii-win-merge の紹介記事を書いてくれているのを見つけました (TдT)
嬉しい上に、PR がうますぎて勉強になるっ！！
「WinMerge Excel比較VBA活用法！2ステップで圧倒的効率化」 https://t.co/CZdZCB5qrZ November 11, 2025
経験値３倍とかにするならマジでexcellentの判定とか捕獲率とか威嚇の頻度とかいじらないでほしいのよ
ジャンプし続けてるポケモンとかいたけどあからさまなのよバカなの？www
そんなに必死に課金してもらおうとしなくてもワイルドエリアみたいな良イベントやってればいけるって
#ポケモンGO November 11, 2025
ついに登場✨初心者向けの新講座
＼Excelデータ分析 超入門／📈
グラフ・関数・データの読み解きから“すぐ使える分析スキル”まで段階的に💻
キャリアの一歩を今ここから💼✨
#シニアパソコン #大人の学び直し #初心者歓迎 #Excel初心者 #スキルアップ https://t.co/Q6gxKeAVPL November 11, 2025
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